Fugu-MT 論文翻訳(概要): KNN, An Underestimated Model for Regional Rainfall Forecasting

論文の概要: KNN, An Underestimated Model for Regional Rainfall Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15235v1
Date: Sun, 28 Mar 2021 22:25:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-31 07:12:32.025680
Title: KNN, An Underestimated Model for Regional Rainfall Forecasting
Title（参考訳）: 地域降雨予測のための過小評価モデルKNN
Authors: Ning Yu and Timothy Haskins
Abstract要約: 本稿では,様々な機械学習アルゴリズムを適用した統合ツールの設計を目的とする。 Deep Neural Network, Wide Neural Network, Deep and Wide Neural Network, Reservoir Computing, Long Short Term Memory, Support Vector Machine, K-Nearest Neighborは、ニューヨーク州アップステートの異なる漁獲地における地域降水量の予測を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.421670116083633
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Regional rainfall forecasting is an important issue in hydrology and meteorology. This paper aims to design an integrated tool by applying various machine learning algorithms, especially the state-of-the-art deep learning algorithms including Deep Neural Network, Wide Neural Network, Deep and Wide Neural Network, Reservoir Computing, Long Short Term Memory, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor for forecasting regional precipitations over different catchments in Upstate New York. Through the experimental results and the comparison among machine learning models including classification and regression, we find that KNN is an outstanding model over other models to handle the uncertainty in the precipitation data. The data normalization methods such as ZScore and MinMax are also evaluated and discussed.
Abstract（参考訳）: 地域降雨予測は水文学と気象学において重要な課題である。本稿では,特に深層ニューラルネットワーク,ワイドニューラルネットワーク,ディープ・アンド・ワイドニューラルネットワーク,Reservoir Computing,Long Short Term Memory,Support Vector Machine,K-Nearest Neighborといった最先端のディープラーニングアルゴリズムを応用して,地域降水量を予測する統合ツールの設計を目的とする。実験結果と,分類と回帰を含む機械学習モデルとの比較により,KNNは降水データの不確実性を扱う他のモデルよりも優れたモデルであることがわかった。また, ZScore や MinMax などのデータ正規化手法も検討し検討した。

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